Pengembangan Sistem Absensi Berbasis Convolutional Neural Network (CNN) pada RB One Café - Elliza Iffatunisa Salamia; Riris Septiana Sita Dewi; Siti Nahriah Aprianti aprianti (Universitas Muhammadiyah Banten, 2026)
Pencatatan absensi secara manual masih banyak digunakan di lingkungan industri jasa dan berpotensi menimbulkan berbagai permasalahan, seperti kesalahan pencatatan, manipulasi data, serta kurangnya efisiensi waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem absensi berbasis pengenalan wajah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) pada RB One Café guna meningkatkan akurasi dan objektivitas pencatatan kehadiran karyawan. Metodologi penelitian meliputi perancangan arsitektur sistem terintegrasi yang mencakup deteksi wajah, preprocessing citra, klasifikasi menggunakan CNN, serta pencatatan data absensi melalui aplikasi web berbasis database. Dataset citra wajah karyawan dikumpulkan dengan variasi sudut pandang dan ekspresi untuk meningkatkan kemampuan generalisasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengenali wajah karyawan dengan tingkat akurasi sebesar 95% serta mencatat kehadiran secara otomatis dan real-time. Pengujian sistem menggunakan metode black box dan white box menunjukkan bahwa sebagian besar fungsi sistem berjalan sesuai dengan yang diharapkan, meskipun masih diperlukan penyempurnaan pada beberapa fitur. Secara keseluruhan, sistem absensi berbasis CNN terbukti efektif dan layak diterapkan pada lingkungan industri jasa dengan kondisi operasional yang dinamis.